Python可視化工具——mpl_toolkits.basemap詳解

Python是一種廣泛使用的編程語言，在數據科學、統計學、機器學習和人工智能領域被廣泛應用。Python庫眾多，能夠針對不同的任務進行不同的處理，特別是可視化方面，Python中的matplotlib庫是一個重要的工具。matplotlib庫可以讓我們輕鬆可視化數據，並進行高質量的出版級繪圖。而mpl_toolkits.basemap就是matplotlib官方提供的一個專門用於地圖可視化的工具庫。

一、簡介

mpl_toolkits.basemap可以幫助用戶繪製各種類型、各個投影方式的地圖，包括世界、大陸、國家、城市等等。它的數據是基於shapefile格式的數據文件的，而shapefile格式則是一種將地圖數據進行分類的標準化格式，它可以通過多種方式獲取和下載。

mpl_toolkits.basemap有很多強大的功能和優點，比如它支持眾多的投影方式，可以很容易地繪製出來度量相等圓和構成象形圖的矩形。而且，在繪製地圖時它可以將真實的坐標轉換成地圖上的坐標，讓地圖的可視化更加具體明確。另外，mpl_toolkits.basemap還可以與數據的計算和預處理進行深度結合，讓可視化更加直觀的呈現。

二、常見投影方式

mpl_toolkits.basemap支持多種投影方式，使用時需要自行解決坐標轉換問題。以下是幾種常用的投影方式。

1. 等面積圓柱投影

等面積圓柱投影，圓柱體與地球、坐標平面相切。這種投影方式保留了地圖上各個區域的真實面積，但是由於它展開的時候是一個長方形，對於極區的採樣就會較稀疏。

2. 艾爾伯斯投影

艾爾伯斯投影是一種最常用的中等比例，等面積圓柱投影。基本思想是：將球面投影到圓柱面上，然後把圓柱面展開。該投影方式在局部區域有一定的形變，但是整體形變較少。

3. 蘭勃托投影

蘭勃托投影是一種圓盤投影，與高斯－克呂格（Gauss- Kruger)投影類似，但是沒有中央經線，南北極點坐標為無窮。蘭勃托投影在特定的區域內保持距離比例（等距）與方向比例（等面積），但是在整個球面上是不一定的。

三、地圖繪製方法

mpl_toolkits.basemap提供了多種方法繪製各種類型的地圖，常用的如下：

1. Basemap()

Basemap()是一個初始化函數，用於制定地圖顯示區域的經緯度範圍、圖形大小等參數。示例代碼如下：

from mpl_toolkits.basemap import Basemap
import matplotlib.pyplot as plt
fig = plt.figure(figsize=(8,8))
m = Basemap(projection='ortho', resolution=None,
            lat_0=60, lon_0=-90)
m.bluemarble(scale=0.5);

2. drawcountries()

drawcountries()函數用於繪製國界線。示例代碼如下：

import matplotlib.pyplot as plt
from mpl_toolkits.basemap import Basemap
fig = plt.figure(figsize=(8,8))
m = Basemap(projection='lcc', resolution='l',
            lat_0=45, lon_0=-100,
            width=1E6, height=1.2E6)
m.shadedrelief()
m.drawcoastlines(color='gray')
m.drawcountries(color='gray')
plt.show()

3. scatter()

scatter()函數用於繪製散點圖。示例代碼如下：

from mpl_toolkits.basemap import Basemap
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
fig = plt.figure(figsize=(8,8))
m = Basemap(projection='lcc', resolution='c',
            lat_0=37.5, lon_0=-119,
            width=0.4E7, height=0.3E7)
m.shadedrelief()
m.drawcoastlines(color='gray')
m.drawcountries(color='gray')
m.drawstates(color='gray')
# 2. scatter city data, using size and color but no label
# population density in cities  
popdensity = {
    'New York City': 844.3,
    'Los Angeles': 83.85,
    'Chicago': 485.8,
    'Houston': 488.0,
    'Phoenix': 136.2,
    'Philadelphia': 1208.9,
    'San Antonio': 147.0,
    'San Diego': 325.2,
    'Dallas': 380.9,
    'San Jose': 153.1,
}
# lat/lon coordinates of major cities in U.S.
lat = np.array([33.4, 34.3, 41.5, 29.8, 33.4, 39.9, 29.4, 32.8, 32.9, 37.3])
lon = np.array([-112.0, -118.15, -87.4, -95.4, -112.1, -75.2, -98.5, -117.2, -96.8, -121.9])
# compute the size of each bubble
pop = np.array([popdensity[name] for name in ['New York City', 'Los Angeles', 'Chicago', 'Houston', 'Phoenix', 
                                              'Philadelphia', 'San Antonio', 'San Diego', 'Dallas', 'San Jose']])
poptext = ['nyc', 'la', 'chicago', 'houston', 'phoenix',
          'philadelphia', 'san anto', 'san diego', 'dallas', 'san jose']
size = (pop/float(max(pop))) * 1000
x, y = m(lon, lat)
m.scatter(x, y, s=size, alpha=.5, color="red")
for xx,yy,name in zip(x,y,poptext):
    plt.text(xx,yy,name)
plt.show()

四、總結

mpl_toolkits.basemap是Python基於matplotlib製作的地圖可視化的工具庫，具有多種投影方式和繪圖方法，可以用於動態繪圖、交互式地圖等，對於數據分析、研究的地圖需要提供強大的支持。

mpl_toolkits.basemap具有簡單易用、樣式豐富、圖形精美等優點，但也存在一些缺點，例如地圖空間分辨率不高、處理數據量大時效率低等等，需要仔細針對自己的需求進行權衡，並尋找其他更適用的解決方案。